Sezgiselüstü arama algoritmalarda yerel arama algoritmalarının kullanımı ve uygulama örnekleri
Use of local search algorithms in metaheuristic search algorithms and application examples
- Tez No: 683981
- Danışmanlar: PROF. DR. MURAT KAYRİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada yerel arama algoritmalarından Tepe Tırmanma yerel arama algoritması ile Nelder-Mead simplex metodunun sezgiselüstü algoritmaların optimizasyon süreçlerine katkıları gösterilmiştir. Sezgiselüstü algoritmalar bir problemin optimizasyon sürecinde, zamanında yakınsama yaparak en iyi sonuçlara ulaşabilmişlerdir. Bunun nedeni yerel arama algoritmalarının erken yakınsama ve yerel optimum noktalara takılma dezavantajlarından çözümü korumuş olmalarıdır. Çalışmada Tepe Tırmanma yerel arama algoritması ve Nelder-Mead yerel arama algoritmalarının sezgiselüstü algoritmalar veya onların bir parçası olarak yer aldığı uygulamalar verilerek sonuçlar karşılaştırılmıştır. Küresel algoritmalardan biri olan Benzetilmiş Tavlama algoritmasının başarısında, bu algoritmanın yerel alanları aşması Rastgele Yeniden Başlatma Tepe Tırmanma algoritması ile sağlanmıştır ve SCA ile hibrit yapılarak güçlendirilmiştir. Nelder-Mead yerel arama algoritması da SCA ile hibritleştirilerek daha optimal sonuçlara ulaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this work, the help of the local search algorithms to the optimization processes of the metaheuristic algorithms are evinced by the Hill Climbing algorithm and the Nelder -Mead simplex method. In the optimization process of a problem, metaheuristic algorithms have been able to aim the best results by converting in time. This is because local search algorithms have preserved the solution from the disadvantages of early convergence and trapping at local optimum points. In the paper, the results are compared by giving the applications that include the Hill Climbing local search algorithm and Nelder-Mead local search algorithms as metaheuristic algorithms or a part of them. At the success of the Simulated Annealing algorithm, which is one of the global algorithms, this algorithm has been provided with the Random Restart Hill Climbing algorithm to exceed the local areas and it has been strengthened by hybridizing with SCA. Nelder-Mead local search algorithm was also hybridized with SCA, resulting in more optimal results.
Benzer Tezler
- A Decision support system for a course scheduling problem
Ders çizelgelemesi için bir karar destek sistemi
NEJAT ALPER ERDAL
- Stokastik fitzhugh-nagumo model dinamiklerinin belirlenmesi
Determination of the dynamics of stochastic fitzhugh-nagumo neuronal model
MUHAMMET UZUNTARLA
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZonguldak Karaelmas ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MAHMUT ÖZER
- Mantık fonksiyonlarının off kümesinin hızlı sadeleştirme algoritması
Fast minimisation algorithm of off set of logic functions
BURAK YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞİRZAT KAHRAMANLI
- A scatter search approach for protein folding problem in 2-d HP-model
İki boyutlu HP-model'inde protein katlanma problemine dağınık arama yaklaşımı
SİBEL BİLGE SONUÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Mühendislik BilimleriKoç ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. CEYDA OĞUZ
- Speed and accuracy development in pragmatic comprehension of Students of School of Foreign Languages at Pamukkale University
Pamukkale Üniversitesi Yabancı Diller Yüksekokulu İngilizce Hazırlık Birimi öğrencilerinin edimbilimsel anlamada hız ve doğruluk düzeylerinin incelenemesi
GÜLER EKİNCİER
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Eğitim ve ÖğretimGazi Üniversitesiİngiliz Dili Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. CEMAL ÇAKIR